做完這份簡報，我突然覺得，分析控有福了。

以前喜歡分析數據，還得搭配一定程度的程式能力與美工能力，才能把分析結果做成一份可以拿出去的簡報。

現在，我把raw data整份丟給ChatGPT，告訴它我要分析什麼、有哪些限制條件、希望用什麼方式呈現，再請它做成數據展望報告。

從計算、分析，到最後做成簡報，前後大概10分鐘。

以前從raw data開始，不管使用樞紐分析、巨集或其他程式，首先你得先會這些工具，才能開始整理與分析資料。

分析完，知道數據發生什麼事情之後，如果要向老闆報告，又是另外一件事。

你還得把結果整理成簡報，決定哪些數據應該放進去、圖表怎麼呈現、版面怎麼安排。如果對美工沒有概念，最後可能分析做得很好，簡報看起來還是一團亂。

這整個過程需要的文書、程式與簡報能力，其實非常多。

有了AI之後，很多事情開始不一樣。

你需要做的，是把需求、限制條件，以及期望得到什麼結果，用文字清楚告訴ChatGPT。

它做出來的簡報，可能比我花一整天自己做的還完整。

條理分明、字體統一、用色一致，除了樂觀／中性／悲觀三種情境估算，甚至連不同假設下的敏感度分析圖，都可以直接產出。

我只需要看結果、檢查假設，發現不合理的地方，再叫它修改。

以前我看過一個故事。

某位瑞典教授的研究室裡一個助理都沒有，即使影印、倒茶、接待來賓，全部都是教授自己處理。

當時我看到這個故事就在想，這可能也是他們薪資比較高的原因之一。

我以前當工程師、後來當主管時，也常常在想類似的事情。

如果很多原本需要助理、特助或行政人員處理的工作，可以透過工具簡化，組織就可以把資源集中在真正關鍵的人員身上。

我說的不是只有少數幾個明星員工拿到很高的薪水，而是從事這類工作的人，整體薪資都有一定程度以上。

（好吧，這一點好像又有點社會主義。XD）

生成式AI出現之後，我覺得這件事情突然往前走了很大一步。

當AI可以協助人類處理主體工作周邊大量的雜事，你可能不再需要另外找一個人幫忙整理資料、做圖表、排簡報。

人力可以更精準地放在那些會思考、會判斷，也知道怎麼帶著AI完成工作的人身上。

這是我一直很期待的未來。

雖然這篇跟投資理財沒有太大的關係，但從這份簡報的生成過程，我突然發現，生成式AI進步的速度，搞不好已經比人類學習新工具的速度還快。

經常有人問，AI會不會取代人類的工作？

我覺得與其說AI會把某一種職業整個消滅，不如說，它會先大量壓縮工作中那些「接到指令之後執行」的部分。

當一個主管可以透過AI整理大量資料、理解數據、產出需要的格式，再據此做下一個決策，單純負責資料彙整、初步研究、文書製作或內容整理的工作，需求確實可能逐漸下降。

但至少以我現在使用AI的經驗，我還不認為它可以取代最後那個負責判斷的人。因為AI需要有人告訴它：

問題到底是什麼？
哪些條件不能動？
哪些假設合理？
結果哪裡有問題？
下一步應該往哪裡走？

這跟以前帶部屬有點像。

AI是一個運算速度很快、文書處理能力很好、幾乎隨叫隨到的部屬。但它一樣可能搞錯方向，而且還做得非常認真。XD

所以AI取代人類這件事，是也，非也。

如果一個人的主要價值是「別人告訴我做什麼，我把它完成」，AI確實正在快速逼近。

但如果一個人的價值是知道現在應該解決什麼問題，並且判斷答案到底對不對，AI愈強，這種能力可能愈值錢。